TypeSafe AI
Jev wiki
構造化された判断を行う意思決定API
- モデル
- Jev 1.13
- モデルID
- jev-1.13.0
- コンテキスト
- 64kトークン
- 入力料金
- $0.042 / 100万
- 出力トークン
- free
- レイテンシ
- 70ミリ秒~500ミリ秒
- スループット
- 250,000トークン/秒
- リクエスト上限
- 1,200 / 分
上限は予告なく変更される場合がある。
JevはTypeSafe AIの主力モデルであり、最初のSystem Oneモデルでもある。stateと型付き質問を送ると、チャットの会話記録ではなく、確率付きのChoice、Score、またはNoul回答が返る。稼働中のビルドはJev 1.13(jev-1.13.0)。入力料金は100万トークンあたり$0.042、出力トークンは無料で、TypeSafeによるエンドツーエンドの所要時間は70ms-500ms、ほとんどのクエリは約100ms。最も得意な言語は英語。リクエストを書く前にPrimitivesを開くか、別名、コンテキスト、レート制限についてJev 1.13カードを確認する。早期アクセス中は、上限が予告なく変更される場合がある。ゲートを調整済みならjev-1.13.0を固定する。
Jevとは
System Oneモデルは、行動を起こす必要があるソフトウェア向けに作られている。Jevは文字列、JSONオブジェクト、テキスト配列などの自然言語stateを読み、/v1/systemoneへの1回のPOSTで質問マップに回答する。返答文やコードを生成せず、推論過程も説明しない。画像、音声、動画はリクエストに含められないため、必要なら事前にテキストへ変換する。
質問形式は3種類:Choice(最大255件から1つを選択)、Score(2~10段階の順序尺度で、2段階の中間値も可)、Noul(独立したconfidenceフィールドを持たない[0, 1]のP(yes))。1回の呼び出し内の質問はstateを共有して並列実行され、質問数を増やしてもレイテンシはほとんど変わらない。質問IDはコード側で使用するもので、基盤モデルには送信されない。
Jevの名は経済学者William Stanley Jevonsに由来します。System OneはKahnemanの高速なSystem 1にならい、素早く判断した後、時間のかかる処理をコード側で行います。TypeSafeはRLHFのチャット調整ではなく、Reinforcement Learning for Calibrated Decisions(RLCD)で学習されています。スキーマへの一致が保証されるため、自由形式の型エラーが応答に混ざることはありません。
TypeSafe AIとローンチ
TypeSafe AIはサンフランシスコで開発されている。Diogo Almeidaは創業者兼CEOであり、RLHFの共同発明者でもある。LinkedInでは、同社は従業員11-50人の非公開企業として掲載されている。Jevは約2年間のステルス開発を経て、15 September 2026に早期アクセスを開始した。ローンチ記事では、新アーキテクチャ、並列サンプラー、学習手法としてのRLCDが説明されている。
顧客のリクエストと応答はJevの学習に使用されません。すべてのアカウントで同じ重みを使用し、LoRAではなくstate、指示、基準によって回答を調整します。カスタムプランとエンタープライズプランでは、sales@typesafe.aiを通じてレート制限を引き上げられます。プレイグラウンドとAPIキーは、ログイン後のconsole.typesafe.aiにあります。
公式ローンチ動画
Jevが早期アクセスを開始
TypeSafeはこの日まで約2年間、ステルス開発を続けた。ステルス研究とJev 1.13の間に、別の公開 Jevバージョンは存在しない。
コミュニティ一覧と報道
Awesome Jevは、コミュニティ製クライアント、連携機能、ゲーム、記事をまとめたもので、TypeSafe AIとは提携していない。READMEがgithub.com/typesafe-aiを参照していない限り、それらのパッケージはコミュニティ制作として扱う。公式Pythonはtypesafe-sdk、公式JavaScriptは@typesafe-ai/sdk。
Cloudflare Workers AIには、モデルがtypesafe/jevとして掲載されています。SteamストアでJev TypeSafeを検索してもアプリは見つかりません。Jevはストア作品名ではなく、HTTP APIです。Discordはdiscord.gg/typesafeです。GitHubの組織typesafe-aiは、JS版SDKと関連スキルを公開しています。TypeSafeのYouTubeチャンネルは投稿のないブランドページなので、このWikiでは見せかけのYouTube動画ではなく、公式ホームページの動画を使用しています。
最初のリクエストとゲート設定
Jevを最短で試すには、console.typesafe.ai/playgroundのプレイグラウンドを使います。チケットを貼り付け、緊急度を判定するNoul、次に担当チームを判定するChoiceを追加します。同じマップをPOST /v1/systemoneへのcurl、またはTypeSafeClient.system_one呼び出しにできます。回答が期待どおりになったらjev-1.13.0を固定し、エイリアスの更新に追従したい場合のみjev-latestを使用してください。
自動的な副作用を発生させる前に、ChoiceとScoreのconfidenceを確認し、0.5に近いNoulは不確実とみなしてください。作成した質問が9つのjaggednessモードのどれに当たるか確認します。Jevに数え上げ、日付比較、文章作成を頼んだ場合、その処理は外部に移してください。比較にはPrimitivesページ、インストール手順にはAPIページを使い、リリース前のフィルターとしてjaggednessを実行します。
ループの費用は、入力100万トークンあたり$0.042、出力無料として計算します。Doomデモの毎秒10クエリで約$7/時間という数値は、密なループの公開例であり、達成必須の請求額ではありません。早期アクセスの拡大中は、毎秒250,000トークン、毎分1,200リクエストという制限が予告なく変更される場合があります。カスタムプランでは営業担当が上限を引き上げられます。
このホームページは要点を確認する索引として使ってください。まず最新情報、次にJevの概要、開発元、公式動画の順です。ここからは、比較用のPrimitives、モデルカード用のModels、9つの失敗パターン用のJaggedness、インストール手順用のAPIへ進めます。非公式クライアントが必要な場合は、コミュニティ欄からDiscordとGitHubへ移動できます。
Jevは15 September 2026に早期アクセスを開始した。このページにある64kコンテキスト、入力100万トークンあたり$0.042、出力無料、70ms-500ms、jev-1.13.0という仕様は、ローンチ時にTypeSafeが公開した現行カードの内容だ。新しいバージョン付きIDが公開された場合はモデルページに表示し、このホームページは固定されたスクリーンショットではなく現行カードを参照し続ける。
このホームページから3つだけ覚えるなら、Primitives、Jaggedness、APIです。これがTypeSafeで解説している流れです。質問タイプを選び、既知の失敗パターンを避け、jev-1.13.0またはjev-latestでPOST /v1/systemoneを呼び出します。
TypeSafeはサンフランシスコで開発され、Diogo AlmeidaがCEOを務める。これらの企業情報は、現行仕様一覧ではなくローンチ見出しの下に掲載されている。
Jev の更新情報
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保存するのはアドレスと日付だけです。配信メールへの返信でいつでも解除できます。
出典